게시일: 2025년 8월 2일 / 업데이트일: 2025년 8월 2일 – 저자: Konrad Wolfenstein
AI 선구자들은 누구인가? 딥러닝 혁명에 대한 종합적인 분석 – 이미지: Xpert.Digital
ChatGPT를 잊어버리세요. 2017년 구글 논문 '주의가 필요한 전부입니다'가 AI 폭발의 진짜 이유입니다.
딥러닝 시대란 무엇인가?
딥러닝 시대는 2010년 이후 여러 기술적 혁신을 통해 인공지능 발전이 근본적으로 가속화된 시기를 지칭합니다. 이 시대는 복잡한 신경망을 학습하는 데 필요한 전제 조건, 즉 충분한 컴퓨팅 파워, 방대한 데이터, 그리고 향상된 알고리즘이 처음으로 결합되면서 AI 역사의 전환점을 맞이했습니다.
딥러닝이라는 용어는 데이터에서 추상적인 특징을 자동으로 추출할 수 있는 다층 신경망을 의미합니다. 이전 방식과 달리, 이러한 시스템은 인식해야 할 특징을 식별하기 위해 더 이상 수동으로 프로그래밍할 필요가 없습니다. 대신, 훈련 데이터와 독립적으로 이러한 패턴을 학습합니다.
적합:
딥러닝 혁명은 왜 2010년에 시작되었을까?
2010년은 세 가지 중요한 발전이 모이면서 중요한 해였습니다. 첫째, 1,000개 카테고리에 걸쳐 1,000만 개 이상의 레이블이 지정된 이미지를 포함하는 ImageNet 데이터베이스가 출시되어, 최초로 심층 신경망 학습에 필요한 충분한 규모의 데이터셋을 제공했습니다.
둘째, 그래픽 처리 장치(GPU)가 대용량 데이터의 병렬 처리를 가능하게 할 만큼 강력해졌습니다. 2007년에 출시된 엔비디아의 CUDA 플랫폼은 연구자들이 딥러닝에 필요한 집중적인 연산을 수행할 수 있도록 해주었습니다.
셋째, 알고리즘 개선, 특히 기존 시그모이드 함수 대신 ReLU 활성화 함수를 사용함으로써 학습 속도가 크게 향상되었습니다. 이러한 융합을 통해 마침내 1980년대의 이론적 기반을 실제로 구현할 수 있게 되었습니다.
딥 러닝 혁명의 시작을 알린 획기적인 발전은 무엇입니까?
결정적인 돌파구는 2012년 9월 30일, 알렉스넷(AlexNet)이 이미지넷(ImageNet) 대회에서 우승하면서 찾아왔습니다. 알렉스 크리제프스키(Alex Krizhevsky), 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever), 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)이 개발한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)은 15.3%의 상위 5개 오류율(Top-5 Error Rate)을 달성했는데, 이는 2위를 차지한 알고리즘보다 10%p 이상 높은 수치입니다.
AlexNet은 딥 러닝 신경망, 대규모 데이터셋, 그리고 GPU 컴퓨팅을 성공적으로 결합한 최초의 사례입니다. 놀랍게도, 크리제프스키의 침실에서 단 두 개의 NVIDIA 그래픽 카드만으로 학습이 진행되었습니다. 이러한 성공은 과학계에 딥 러닝이 이론적으로 흥미로울 뿐만 아니라 실질적으로도 우수함을 입증했습니다.
AlexNet의 성공은 일련의 발전을 촉발했습니다. 2015년 초, SENet 모델은 2.25%의 오류율로 ImageNet의 인간 인식률을 능가했습니다. 불과 몇 년 만에 이룬 이러한 획기적인 발전은 딥러닝 기술의 엄청난 잠재력을 보여주었습니다.
트랜스포머 아키텍처는 어떤 역할을 했나요?
2017년, 구글 팀은 획기적인 논문 "주의만 있으면 된다(Attention Is All You Need)"를 발표하며 트랜스포머 아키텍처를 소개했습니다. 이 아키텍처는 주의 메커니즘에만 전적으로 의존하고 순환 신경망(RNN)의 필요성을 없앰으로써 자연어 처리에 혁명을 일으켰습니다.
트랜스포머의 특별한 점은 데이터를 병렬로 처리할 수 있다는 것입니다. 이전 모델들은 단어 하나하나를 순차적으로 처리해야 했지만, 트랜스포머는 전체 문장을 동시에 처리할 수 있습니다. 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 모델은 문장 내 모든 단어 간의 관계를 위치와 관계없이 이해할 수 있습니다.
트랜스포머 아키텍처는 BERT부터 GPT, 그리고 Gemini에 이르기까지 모든 현대 대규모 언어 모델의 기반이 되었습니다. 원본 논문은 2025년까지 17만 3천 회 이상 인용되었으며, 21세기 가장 영향력 있는 과학 연구 중 하나로 손꼽힙니다.
왜 구글은 AI의 선두주자일까?
Epoch AI의 분석에 따르면, 구글은 168개의 "주요" AI 모델을 보유하며 이 분야를 큰 차이로 선도하고 있습니다. 이러한 우세는 회사가 초기에 내린 몇 가지 전략적 결정으로 설명될 수 있습니다.
구글은 2000년대 초부터 AI 연구에 막대한 투자를 했고, 신경망의 잠재력을 일찍부터 인지했습니다. 2014년 딥마인드(DeepMind) 인수를 통해 전문성을 더욱 강화했습니다. 2015년 텐서플로우(TensorFlow) 프레임워크를 오픈소스로 공개한 것 또한 중요한 성과였으며, 전 세계 AI 개발에 박차를 가했습니다.
트랜스포머 아키텍처에 대한 구글의 기여는 특히 중요했습니다. 구글 연구원들이 2017년에 발표한 이 논문은 오늘날 생성 AI의 기반을 마련했습니다. 이를 바탕으로 구글은 자연어 처리에 혁명을 일으킨 BERT(2018)를 개발했고, 이후 제미니 모델을 개발했습니다.
구글의 연구 및 제품 개발이 긴밀하게 통합된 것도 높은 가시성에 기여했습니다. AI 모델은 검색, 유튜브, 안드로이드 등 구글 서비스에 직접 통합되어 실용성에 기여하며, "주목할 만한" 모델 기준을 충족합니다.
적합:
Microsoft, OpenAI, Meta는 어떻게 개발되었나요?
마이크로소프트는 43개의 주목할 만한 AI 모델로 2위를 차지했습니다. 마이크로소프트는 수십억 달러를 투자한 OpenAI와의 전략적 파트너십을 통해 수혜를 입었습니다. 이러한 협력을 통해 마이크로소프트는 GPT 모델을 Bing 및 Copilot과 같은 제품에 조기에 통합할 수 있었습니다.
OpenAI는 2015년에 설립되었음에도 불구하고 40개의 모델을 보유하여 3위를 차지했습니다. GPT-1(2018)부터 GPT-4, o3와 같은 현재 모델에 이르기까지 GPT 시리즈의 개발을 통해 OpenAI는 대규모 언어 모델 개발 분야의 선두 주자로 자리매김했습니다. 2022년에 출시된 ChatGPT는 5일 만에 사용자 100만 명을 확보하며 AI를 대중에게 알렸습니다.
메타(페이스북)는 폐쇄형 모델에 대한 오픈 소스 대안으로 35개 모델로 구성된 LLaMA 시리즈를 개발했습니다. LLaMA 모델, 특히 LLaMA 3과 최신 LLaMA 4는 오픈 소스 모델이 독점 솔루션과도 경쟁할 수 있음을 보여주었습니다.
적합:
AI 모델을 "언급할 가치가 있는" 것으로 만드는 요소는 무엇인가?
Epoch AI는 AI 모델이 다음 네 가지 기준 중 하나 이상을 충족할 경우 "주목할 만한" 것으로 정의합니다. 첫째, 공인된 벤치마크보다 기술적 개선을 달성해야 합니다. 둘째, 1,000회 이상의 높은 인용 빈도를 달성해야 합니다. 셋째, 모델이 기술적으로 시대에 뒤떨어졌더라도 역사적 연관성이 기준이 될 수 있습니다. 넷째, 상당한 실용성이 고려되어야 합니다.
이 정의는 기술 발전뿐만 아니라 과학 및 경제 환경에 미치는 실질적인 영향과 관련성에도 초점을 맞춥니다. 따라서 어떤 모델이 기술적으로 가장 진보된 모델이 아니더라도, 널리 실용적으로 적용될 수 있다면 주목할 만한 모델로 간주될 수 있습니다.
Epoch AI 데이터베이스는 1950년부터 현재까지 2,400개 이상의 머신러닝 모델을 포함하고 있어 동종 최대 규모의 공개 컬렉션입니다. 이 포괄적인 데이터베이스를 통해 70년 이상의 AI 개발 과정을 심층적으로 분석할 수 있습니다.
딥러닝 시대 이전에는 AI가 어떻게 발전했나요?
2010년 이전 인공지능의 역사는 낙관과 실망의 순환으로 특징지어졌습니다. 1950년대와 1960년대에는 프랭크 로젠블랫의 퍼셉트론(1957)이 상징하는 것처럼 엄청난 낙관론이 팽배했습니다. 이러한 초기 신경망은 인공지능의 임박한 도래에 대한 희망을 불러일으켰습니다.
첫 번째 AI 겨울은 1970년대 초 마빈 민스키와 세이무어 페퍼트가 퍼셉트론의 한계에 관한 저서(1969)를 발표하면서 시작되었습니다. 1973년 영국 의회에 제출된 라이트힐 보고서(Lighthill Report)는 연구 자금을 대폭 삭감하는 결과를 가져왔습니다. 이 시기는 1980년경까지 지속되었고, AI 연구의 진전을 크게 저해했습니다.
1980년대에는 의료 진단 시스템인 MYCIN과 같은 전문가 시스템 덕분에 다시 활기를 띠었습니다. 동시에 제프리 힌튼, 데이비드 루멜하트, 로널드 윌리엄스는 1986년에 신경망의 학습을 가능하게 한 역전파 알고리즘을 개발했습니다. 얀 르쿤은 1989년에 필체 인식을 위한 초기 합성곱 신경망인 LeNet을 개발했습니다.
두 번째 AI 겨울은 1980년대 후반에 찾아왔는데, 전문가 시스템과 LISP 머신에 대한 높은 기대가 무너지면서 시작되었습니다. 이 시기는 1990년대까지 지속되었으며, 신경망에 대한 회의적인 시각이 특징이었습니다.
딥 러닝을 가능하게 한 기술적 기반은 무엇인가?
세 가지 핵심 혁신이 딥 러닝 혁명을 가능하게 했습니다. 강력한 GPU의 개발은 대량의 데이터 병렬 처리를 가능하게 했기 때문에 매우 중요했습니다. 2007년 NVIDIA의 CUDA 플랫폼은 머신 러닝에 GPU 컴퓨팅을 활용할 수 있게 해주었습니다.
두 번째 전제 조건은 대용량의 고품질 데이터셋이었습니다. 2010년 페이페이 리(Fei-Fei Li)가 발표한 ImageNet은 1천만 개 이상의 레이블이 지정된 이미지로 구성된 데이터셋을 최초로 제공했습니다. 이 정도의 데이터는 심층 신경망을 효과적으로 학습하는 데 필수적이었습니다.
알고리즘 개선이 세 번째 축을 이루었습니다. 시그모이드 함수 대신 ReLU 활성화 함수를 사용함으로써 학습 속도가 크게 향상되었습니다. 향상된 최적화 절차와 드롭아웃과 같은 정규화 기법은 과적합 문제를 해결하는 데 도움이 되었습니다.
AI 훈련을 위한 컴퓨팅 비용은 어떻게 발전했습니까?
AI 모델 학습 비용이 기하급수적으로 증가했습니다. 2017년 최초 트랜스포머 모델의 학습 비용은 930달러에 불과했습니다. BERT-Large는 2018년에 3,300달러, GPT-3는 2020년에 약 430만 달러의 비용이 들었습니다.
최신 모델은 훨씬 더 높은 비용을 요구합니다. GPT-4의 비용은 약 7,840만 달러로 추산되며, 구글의 제미니 울트라는 약 1억 9,140만 달러로 지금까지 학습된 모델 중 가장 비싼 모델일 수 있습니다. 이러한 추세는 모델의 복잡성과 규모가 점점 커지고 있음을 보여줍니다.
Epoch AI에 따르면, 학습에 필요한 컴퓨팅 파워는 약 5개월마다 두 배로 증가합니다. 이러한 발전은 무어의 법칙을 훨씬 능가하며 AI 연구의 급속한 확장을 보여줍니다. 동시에, AI 개발은 필요한 자원을 갖춘 소수 기업에 집중되는 결과를 초래합니다.
적합:
AI의 추가 개발을 위해 어떤 과제가 있을까요?
AI 개발은 몇 가지 중요한 과제에 직면해 있습니다. 복잡한 논리적 추론에 최적화된 추론 모델은 이르면 2026년에 확장 한계에 도달할 수 있습니다. 막대한 연산 비용은 최첨단 AI 연구에 참여할 수 있는 주체의 범위를 제한합니다.
AI 시스템이 허위 정보를 생성하는 환각과 같은 기술적 문제는 아직 완전히 해결되지 않았습니다. 동시에, 다운 코트를 입은 교황의 바이럴 AI 이미지에서 볼 수 있듯이, 기만적인 진짜 콘텐츠를 생성할 가능성에 대한 윤리적 의문이 제기됩니다.
고품질 학습 데이터의 가용성은 점점 더 큰 병목 현상이 되고 있습니다. 많은 모델이 이미 방대한 양의 인터넷 데이터를 활용하여 학습되었기 때문에 데이터 생성에 대한 새로운 접근 방식이 필요합니다.
AI 개발은 사회에 어떤 영향을 미치는가?
딥러닝 혁명은 이미 사회에 막대한 영향을 미치고 있습니다. AI 시스템은 의료 진단, 금융, 자율주행차와 같은 핵심 분야에서 활용되고 있습니다. 과학적 발견의 가속화부터 교육의 개인화에 이르기까지 긍정적인 변화의 잠재력은 엄청납니다.
동시에 새로운 위험도 대두되고 있습니다. 사실적인 가짜 콘텐츠를 제작할 수 있는 능력은 정보 무결성을 위협합니다. 자동화로 인해 일자리가 위협받을 수 있으며, 독일 연방 노동부는 2035년까지 AI 소프트웨어가 없는 직업은 없을 것으로 예상합니다.
AI의 힘이 소수의 기술 기업에 집중되면서 이 강력한 기술에 대한 민주적 통제에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 딥러닝의 선구자 중 한 명인 제프리 힌튼과 같은 전문가들은 미래 AI 시스템의 잠재적 위험을 경고해 왔습니다.
딥러닝 시대의 AI 선구자들은 인류를 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가진 기술을 개발했습니다. 구글이 168개의 주요 AI 모델 개발에서 주도적인 위치를 차지하고 있으며, 마이크로소프트, 오픈AI, 메타가 그 뒤를 따르고 있는 것은 혁신의 힘이 소수에게 집중되어 있음을 보여줍니다. 2010년부터 지속되어 온 딥러닝 혁명은 알렉스넷(AlexNet)과 트랜스포머 아키텍처(Transformer Architecture)와 같은 획기적인 기술들을 통해 시작되었으며, 이미 우리의 일상생활을 변화시켰고 앞으로 더욱 큰 변화를 가져올 것입니다. 우리의 과제는 이 강력한 기술을 인류의 이익을 위해 활용하면서 위험을 최소화하는 것입니다.
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콘라드 울펜슈타인
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